Irgendwann im Dezember 2021 hatte ich die Gelegenheit, mit Ilya Sutskever zu sprechen, für mein Buch WARUM MASCHINEN LERNEN (es war vor der ChatGPT-Ära; ich bezweifle, dass ich das jetzt noch könnte). Ilya sagte dies über die Mathematik des Deep Learning, die er in den ersten Arbeiten, die er zu diesem Thema gelesen hat (die ihm von Geoff Hinton gegeben wurden), begegnete: „Wie kann es sein, dass es so einfach ist . . . so einfach, dass man es Schülern der Oberstufe ohne zu viel Mühe erklären kann?... Ich denke, das ist tatsächlich wundersam. Das ist für mich auch ein Hinweis darauf, dass wir wahrscheinlich auf dem richtigen Weg sind. [Es kann] kein Zufall sein, dass so einfache Konzepte so weit kommen.“ Selbst als er das sagte, dachte ich – und sagte es Ilya – dass diese Aussage von ihm das Prolog für Warum Maschinen Lernen sein könnte! Es gibt tatsächlich etwas an der Mathematik des ML – ein Gefühl, das verstärkt wurde, als ich Misha Belkins kürzlichen Vortrag am Simon Institute hörte: Misha sagte: „Fundamental ist moderne KI nur ein mathematisches Objekt. Mathematik transformiert die Welt auf einem sehr grundlegenden Niveau, insbesondere in Bezug auf moderne KI... Mathematik steht im Kern der modernen KI. Es gab nie einen Zeitpunkt, an dem es wichtiger war, Mathematik zu verstehen.“ (Misha war einer von drei Personen, die WARUM MASCHINEN LERNEN von Anfang bis Ende gelesen/bewertet haben. Ich schulde ihm eine riesige Schuld.) Es ist fast Veröffentlichungstag für die Taschenbuchausgaben von WARUM MASCHINEN LERNEN (26. August in den USA, 28. August im Vereinigten Königreich und in Indien). Es ist meine Ode an die Mathematik des ML.